1.本发明属于用电管理
技术领域：
：，具体为一种泛在共享智慧用电服务系统。
背景技术：
：：2.智慧用电是构建坚强智能电网的重要支柱和六大环节之一，是实现坚强智能电网各项功能的基础核物理载体，是建设坚强智能电网的着力点和落脚点。依托坚强电网和现代管理理念，利用高级量测、高效控制、高速通信、快速储能等技术，实现市场响应迅速、计量公正准确、数据采集实时、收费方式多样、服务高效便捷，构建电网与客户能量流、信息流、业务流实时互动的新型供用电关系。通俗地说，就是通过智慧地掌控和支配电力，令您的用电生活变得灵动、聪明，让您成为用电生活的主人，成为节能减排、低碳生活的参与者和建设者。3.但是常见的用电服务系统缺少对于用电数据的分析，使得用电数据统一出现缺失值，从而导致建立的数据挖掘模型出现不确定性，会难以把握和挖掘模型中蕴含的规律；还有常见的系统内部缺少安全监测系统，当系统内部温度过高时，此时就会发生故障。技术实现要素：4.本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种泛在共享智慧用电服务系统。5.本发明采用的技术方案如下：一种泛在共享智慧用电服务系统，包括处理器模块、供电模块、温度监测模块、报警通信模块、接收终端、人机交互模块、数据分析模块、通信传输模块、信息采集模块、启动控制模块、支付刷卡模块、充电接口、计费模块、信息显示终端、数据预处理模块、质量分析模块、特征分析模块、电流预测模块、用电信息清洗模块和用电信息变换模块，所述信息采集模块的输出端连接有所述通信传输模块的输入端，所述通信传输模块的输出端连接有所述数据分析模块的输入端，所述数据分析模块的输出端连接有所述处理器模块的输入端，所述处理器模块的外部固定安装有启动控制模块；所述处理器模块的内部设置有温度监测模块，所述温度监测模块的数据输出端固定安装有报警通信模块，所述报警通信模块的输出端连接有所述接收终端的输入端，所述接收终端的输出端连接有所述人机交互模块的输入端，所述处理器模块的外部设置有充电接口，所述充电接口的信息输出端设置有计费模块，所述计费模块的输出端连接有所述信息显示终端的输入端。6.在一优选的实施方式中，所述处理器模块的外部电性连接有支付刷卡模块，所述支付刷卡模块的外部固定安装有读卡器，所述支付刷卡模块的电源连接开关电性连接有所述启动控制模块。7.在一优选的实施方式中，所述数据分析模块的内部固定安装有数据预处理模块、质量分析模块、特征分析模块和电流预测模块，所述数据预处理模块的输出端连接有所述质量分析模块的输入端，所述质量分析模块的输出端连接有所述特征分析模块的输入端，所述特征分析模块的输出端连接有所述电流预测模块的输入端。8.在一优选的实施方式中，所述数据预处理模块的内部固定安装有用电信息清洗模块和用电信息变换模块，所述用电信息清洗模块和所述用电信息变换模块的输出端连接有所述数据预处理模块的输入端。9.在一优选的实施方式中，所述用电信息清洗模块在工作时，先确定原始电量信息数据的因变量和自变量，取出缺失值前后的n个数据，当遇到前后数据不存在或为空时，可直接将数据舍弃，将仅有的数据组成一组，然后根据取出的2n个电量数据组成一组，之后通过对全部缺失的电量数据进行插补，直到不存在缺失值。10.在一优选的实施方式中，所述用电信息变换模块的时间属性为yyyy/mm/ddhh/mm格式，以此构造新属性，包括时段属性和工作日属性，可以在分析电量信息数据的功率，按照时间段和工作日对功率进行分布分析。11.在一优选的实施方式中，所述电流预测模块先载入数据，预测得到样本数据后的两组数据，即15个样本后的第4分钟数据和第8分钟数据，包括a、b、c三相电压、a、b、c三相电流、总功率、各线温度；将灰色预测的数据代入神经网络模型，选用python环境下keras后端中的sequential的序贯模型作为挖掘的神经网络模型，设置神经网络参数如下：误差精度为10-7，学习次数为10000次，神经元个数为11个；分别为三相电压、三相电流，四路温度，总功率；将数据零均值标准化后，代入剩余电流所建立的3层神经网络模型，输入层为11节点，隐藏层为12节点，输出层为1节点，激活函数选用relu函数；模型执行完成后，将数据结果输出至tableau可视化，以对剩余电流进行预测。12.在一优选的实施方式中，所述质量分析模块的内部先对数据变量进行先期的简单描述性统计，初步统计数据的最大和最小值，来判定这些值是否已经超出合理范围。13.在一优选的实施方式中，所述信息采集模块的内部设置有rn7302三相采集模块、所述通信传输模块的内部设置有gprs无线通信模块、rs-485通信模块、lcd液晶显示模块、falsh存储模块、ntc温度采集模块；ntc温度采集模块与设备的主控制器stm32f103连接：gprs无线通信模块、rs-485通信模块、lcd液晶显示模块均通过信息传输模块与主控制器连接，falsh存储模块、rn7302三相采集模块采用spi的通信方式读取数据。14.在一优选的实施方式中，所述特征分析模块的内部对用电信息进行描述性统计量分析，从整体上认识数据；以共享智慧用电基站主要用电信息变量的描述统计结果。15.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：1、本发明中，数据分析模块内部的各个模块对用电数据进行多角度的分析，还可以检验是否存在不合理的数据和是否存在可能记录错误的数据，并通过分析其产生原因，可以为后续发现问题、改进问题创造契机，从而提高了该系统在运行时，分析数据的准确性，同时配合电流预测模块和数据预处理模块，可以更加准确得出人们不同时间段用电量的差异，从而可以更加准确的对该系统进行控制，避免了资源的浪费，使得该系统更加节能环保。16.2、本发明中，温度监测模块可以实时对装置系统内部的温度进行监控，防止内部温度过高引发安全事故，同时也可以提高了系统的运行稳定性与流畅性，从而提高了人们的使用感受。附图说明17.图1为本发明的系统框图；图2为本发明中数据分析模块系统框图；图3为本发明中数据预处理模块系统框图。18.图中标记：1-处理器模块、2-供电模块、3-温度监测模块、4-报警通信模块、5-接收终端、6-人机交互模块、7-数据分析模块、8-通信传输模块、9-信息采集模块、10-启动控制模块、11-支付刷卡模块、12-充电接口、13-计费模块、14-信息显示终端、15-数据预处理模块、16-质量分析模块、17-特征分析模块、18-电流预测模块、19-用电信息清洗模块、20-用电信息变换模块。具体实施方式19.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。20.参照图1-3，一种泛在共享智慧用电服务系统，包括处理器模块1、供电模块2、温度监测模块3、报警通信模块4、接收终端5、人机交互模块6、数据分析模块7、通信传输模块8、信息采集模块9、启动控制模块10、支付刷卡模块11、充电接口12、计费模块13、信息显示终端14、数据预处理模块15、质量分析模块16、特征分析模块17、电流预测模块18、用电信息清洗模块19和用电信息变换模块20，信息采集模块9的内部设置有rn7302三相采集模块、通信传输模块8的内部设置有gprs无线通信模块、rs-485通信模块、lcd液晶显示模块、falsh存储模块、ntc温度采集模块；ntc温度采集模块与设备的主控制器stm32f103连接：gprs无线通信模块、rs-485通信模块、lcd液晶显示模块均通过信息传输模块与主控制器连接，falsh存储模块、rn7302三相采集模块采用spi的通信方式读取数据；信息采集模块9的输出端连接有通信传输模块8的输入端，通信传输模块8的输出端连接有数据分析模块7的输入端，数据分析模块7的内部固定安装有数据预处理模块15、质量分析模块16、特征分析模块17和电流预测模块18，特征分析模块17的内部对用电信息进行描述性统计量分析，从整体上认识数据；以为共享智慧用电基站主要用电信息变量的描述统计结果；数据预处理模块15的输出端连接有质量分析模块16的输入端，数据预处理模块15的内部固定安装有用电信息清洗模块19和用电信息变换模块20，用电信息清洗模块19在工作时，先确定原始电量信息数据的因变量和自变量，取出缺失值前后的n个数据，当遇到前后数据不存在或为空时，可直接将数据舍弃，将仅有的数据组成一组，然后根据取出的2n个电量数据组成一组，之后通过对全部缺失的电量数据进行插补，直到不存在缺失值；用电信息清洗模块19和用电信息变换模块20的输出端连接有数据预处理模块15的输入端；用电信息变换模块20的时间属性为yyyy/mm/ddhh/mm格式，以此构造新属性，包括时段属性和工作日属性，可以在分析电量信息数据的功率，按照时间段和工作日对功率进行分布分析；质量分析模块16的输出端连接有特征分析模块17的输入端，质量分析模块16的内部先对数据变量进行先期的简单描述性统计，初步统计数据的最大和最小值，来判定这些值是否已经超出合理范围；特征分析模块17的输出端连接有电流预测模块18的输入端；电流预测模块18先载入数据，预测得到样本数据后的两组数据，即15个样本后的第4分钟数据和第8分钟数据，包括a、b、c三相电压、a、b、c三相电流、总功率、各线温度；将灰色预测的数据代入神经网络模型，选用python环境下keras后端中的sequential的序贯模型作为挖掘的神经网络模型，设置神经网络参数如下：误差精度为10-7，学习次数为10000次，神经元个数为11个；分别为三相电压、三相电流，四路温度，总功率；将数据零均值标准化后，代入剩余电流所建立的3层神经网络模型，输入层为11节点，隐藏层为12节点，输出层为1节点，激活函数选用relu函数；模型执行完成后，将数据结果输出至tableau可视化，以对剩余电流进行预测；数据分析模块7的输出端连接有处理器模块1的输入端，处理器模块1的外部固定安装有启动控制模块10；处理器模块1的外部电性连接有支付刷卡模块11，支付刷卡模块11的外部固定安装有读卡器，支付刷卡模块11的电源连接开关电性连接有启动控制模块10；数据分析模块7内部的各个模块对用电数据进行多角度的分析，还可以检验是否存在不合理的数据和是否存在可能记录错误的数据，并通过分析其产生原因，可以为后续发现问题、改进问题创造契机，从而提高了该系统在运行时，分析数据的准确性，同时配合电流预测模块18和数据预处理模块15，可以更加准确得出人们不同时间段用电量的差异，从而可以更加准确的对该系统进行控制，避免了资源的浪费，使得该系统更加节能环保；处理器模块1的内部设置有温度监测模块3，温度监测模块3的数据输出端固定安装有报警通信模块4，报警通信模块4的输出端连接有接收终端5的输入端，接收终端5的输出端连接有人机交互模块6的输入端，处理器模块1的外部设置有充电接口12，充电接口12的信息输出端设置有计费模块13，计费模块13的输出端连接有信息显示终端14的输入端；温度监测模块3可以实时对装置系统内部的温度进行监控，防止内部温度过高引发安全事故，同时也可以提高了系统的运行稳定性与流畅性，从而提高了人们的使用感受。21.工作原理：该泛在共享智慧用电服务系统使用时，通过启动控制模块10启动支付刷卡模块11，人们在刷卡支付后，即可通过充电接口温度监测模块12进行充电，在充电过程中，3会实时对内部温度进行监测，避免内部温度过高；数据分析模块7内部的各个模块对用电数据进行多角度的分析，还可以检验是否存在不合理的数据和是否存在可能记录错误的数据，并通过分析其产生原因，可以为后续发现问题、改进问题创造契机，从而提高了该系统在运行时，分析数据的准确性，同时配合电流预测模块18和数据预处理模块15，可以更加准确得出人们不同时间段用电量的差异，从而可以更加准确的对该系统进行控制，避免了资源的浪费，使得该系统更加节能环保；温度监测模块3可以实时对装置系统内部的温度进行监控，防止内部温度过高引发安全事故，同时也可以提高了系统的运行稳定性与流畅性，从而提高了人们的使用感受。22.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。23.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12